智能投顾行业美国Wealthfront分析报告.docx

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智能投顾行业美国Wealthfront分析报告

2017年智能投顾行业美国Wealthfront分析报告

2017年9月

科技金融势不可挡，美国智能投顾标杆Wealthfront快速崛起的背后是巨大的需求和技术支撑，反观我国智能投顾还在萌芽，这一时间差揭示了水面下的“冰山”体量巨大。

谁将是中国的Wealthfront?

“流量+数据+技术”将成为决胜因素。

Wealthfront打开智能投顾的“水下冰山”。

“这是最好的时代，也是最坏的时代”——狄更斯曾这样描述工业革命。

如今，站在AI时代的大门前，科技金融有望成为金融业的新生态。

以美国的科技金融市场来看，智能投顾的发展速度可谓惊人，市场规模近3年增长近50倍，新兴独角兽公司数量快速增加，Wealthfront成为近几年崛起最快的美国智能投顾标杆企业。

虽然我国智能投顾市场还处于萌芽期，但随着《新一代人工智能发展规划》的出台，这一体量巨大的“水下冰山”市场即将浮出水面。

简约而不简单，“顺势而为+技术投入”铸就成功关键。

Wealthfront借着美国智能投顾的浪潮，仅用了5年时间资产管理规模达到70亿美元，并始终保持着加速增长。

低门槛、低费率、全智能是公司的主要特点。

无论收费模式还是产品体系均不复杂，但其快速扩张的背后是巨大的需求体现和技术支撑。

从Wealthfront的成功，我们可以看到中低净值群体的强大力量（传统的银行信托等金融机构占领了高净值客户，而美国25万美元以下金融资产的中低净值家庭占比高达85%），也可以看到“AI+大数据”的技术魅力（自动买卖及跟踪调仓，服务流程各环节几乎都涉及了大数据和AI）。

谁将是中国的Wealthfront?

中美市场环境存差异，国内短期虽受诸多制约，但长远前景广阔，需要更多耐心。

目前国内尚缺乏行业标杆，三类公司已布局（独立创业公司、互联网金公司、传统金融机构）。

长期看，我们认为真正将决定一家智能投顾企业脱颖而出的因素有三：

流量+数据+技术，能掌握这三个因素的企业将具备强力护城河。

此外，结合2B+2C资源的公司将拥有更明显的数据端优势。

因此，“互联网公司+金融公司”结合的模式优势明显，特别是在我国智能投顾发展的早期阶段。

一、Wealthfront：

美国智能投顾的标杆

1、2011年开启转型，借美国智能投顾浪潮快速崛起

（1）2011年转型为智能投顾公司，2014年底估值已超过7亿美元

公司的前身是一家名叫Kaching的美国投资咨询顾问公司，2011年12月更名为Wealthfront，转型为一家专业的在线财富管理公司，为客户提供智能投顾服务，主要是结合人工智能、大数据、云计算等新兴技术以及现代投资组合理论（MPT）来提供在线投资顾问服务。

公司早期的主要客户定位为硅谷的科技公司员工，科技员工对于这种在线理财平台接受度较高。

公司目前累计融资1.29亿美元，在最新的D轮融资（2014年11月）中估值超过7亿美元。

（2）借美国智能投顾浪潮快速崛起，资产管理规模已达70亿美元

公司在2011年转型成为智能投顾公司后，当时智能投顾还未被广泛关注，公司的客户也主要局限于科技公司员工，因而前两年资产规模发展较为缓慢。

2015年，美国传统金融公司以收购、合作等多种方式相继加入行业，行业迎来了爆发期，资产管理规模迅速攀升。

公司借势快速成长，管理资产规模在2015年1月超过18亿美元，此后呈现加速增长的态势，截至2017年7月，公司管理资产规模已经超过70亿美元。

（3）竞争格局：

“低门槛、低费率、全智能”是公司主要特点

美国智能投顾公司可分为传统型公司及创新型公司。

传统型公司代表有先锋（Vanguard）、富达（Fidelity）、贝莱德（BlackRock）、嘉信理财（CharlesSchwab）等；创新型公司代表有Wealthfront、Betterment和SigFig等。

金融危机之后，2008年美国首家创新型智能投顾公司Betterment成立，Wealthfront、PersonalCapital、FutureAdvisor等创新型公司也很快相继成立。

新兴的智能投顾公司在2013年之后发展态势迅猛。

我们把Wealthfront和其它几家主要的智能投顾企业做了下对比，发现wealthfront的投资门槛以及费率在行业中均处在相对较低的水平，并且在投顾模式上采用了全智能投顾的形式，降低了人工成本，这有利于公司抓住美国庞大的中产阶级群体以及长尾用户。

（4）收费模式：

相较传统模式，费率简单透明

Wealthfront的收费主要包括两部分：

1）ETF运营费，一般平均费率为基于管理规模的0.12%/年，这部分收入是归基金公司所有；2）资产管理费：

公司为对客户的账户进行管理，包括下单、实时跟踪和调仓，通过收取资产管理费获得收入，基于管理资产规模的收取标准为1.5万美元以下部分免费，1.5万美元以上部分收取0.25%/年。

除了归属于基金公司的部分，对于其它增值服务不收取任何费用，公司采用单一费率模式而且费率较低。

传统投顾服务收费项目繁多且极不透明，往往会收取咨询费、交易费、投资组合调整费用、隐藏费用、零散费用等近十类费用，总费率高达1%以上。

2、业务构成：

投资管理是核心，增值服务是特色

公司提供的业务主要分为两部分：

1）投资组合咨询管理；2）税收筹划等增值服务。

智能投顾主要是借助投资理论搭建量化交易决策模型，再将投资者风险偏好、财务状况及理财规划等变量输入模型，为用户生成自动化、智能化、个性化的资产配置建议，并可以自动执行交易以及资产再平衡，同时提供税收筹划等极具特色的增值服务。

投资组合咨询管理是公司的核心业务，并在此基础上衍生出税收筹划等特色增值服务。

（1）核心业务：

投资组合咨询管理服务

Wealthfront的投资组合咨询管理业务的核心流程主要包括：

1）基于当前投资环境识别一系列资产类别（即选择投资的资产类别）；

2）根据资产组合理论来寻找有效边界并进行资产重构；

3）选择低成本的ETF来代表每个资产类别；

4）通过问卷调查来识别用户的风险水平并提供资产组合建议；

5）进行后续持续跟踪，监督并动态优化投资组合（再平衡）。

公司创立了一套投资组合咨询管理的业务模式，目前已成为智能投顾行业的标准模式。

步骤一：

基于当前投资环境挑选出可投资的资产类别。

目前公司可选的资产包括11类，考虑在不同经济状况下每种资产类别的长期表现，然后基于长期趋势和宏观经济环境进行预测，同时考虑每种资产类别的股本增值及营收潜力、波动率、和其他资产组合的相关性、抗通胀、税收效率等方面，对它们进行评估，从而挑选出可投资的资产类别。

步骤二：

根据资产组合理论来寻找有效边界。

Wealthfront主要是利用现代资产组合理论来进行最优资产组合配置，通过用优化均方差来寻找有效边界。

公司在进行资产组合时相关假设如下：

1）标准差（波动性）假设——基于大量历史数据，综合考虑长期和短期的波动性；2）相关性假设——基于大量历史数据计算出各资产类别之间的相关性；3）回报率假设——基于CAPM模型。

Wealthfront会定期会根据投资环境对上述假设进行调整。

步骤三：

选择低成本的ETF（跟踪指数）代表每个资产类别。

Wealthfront通过分析来寻找具有最小的费率和追踪误差，能提供丰富的市场流动性ETF来作为投资标的。

美国的金融市场较为成熟，金融工具非常丰富，对于每类资产都可以找到相对应的ETF。

公司主要选择的是先锋基金（Vanguard）、嘉信理财（Schwab）等历史悠久的大型金融公司的产品作为投资标的。

步骤四：

通过问卷调查来识别用户的风险水平，并确定资产配置方案。

Wealthfront只需通过几个问题就可以识别投资者风险水平。

Wealthfront认为高级的计算方法可以比大多数传统的顾问在评估风险方面做得更好，因为行为经济学研究指出，人们通常会夸大他们真实的风险承受力，尤其是受过教育且过于自信的男性投资者。

整体风险度量标准结合了主客观风险承受能力，哪一部分更愿意规避风险，就获得更多权重。

5）进行后续持续跟踪，监督并动态优化投资组合（再平衡）。

基于MPT理论形成的资产组合并不是每时每刻都能保证最优，因为资产的风险和收益水平会发生变化，因而需要对资产组合不断进行跟踪调整，对资产组合进行动态优化（再平衡）。

（2）特色业务：

税收筹划等增值业务

Wealthfront为投资者提供多种极具特色的增值业务：

1）税收筹划业务，主要包括税收损失收割（Tax-lossHarvesting）、直接指数化（DirectIndexing）和高级指数（AdvancedIndexing）；2）股票卖出计划业务；3）借款业务。

增值服务是公司的特色，这些服务能够进一步提高投资者的收益水平，也能够为投资者带来更多便利，为公司构筑了一定的壁垒优势。

税收筹划业务即通过“合理避税”来提高投资者的收益水平。

除了智能投顾平台普遍能够提供的税收损失收割业务之外，Wealthfront通过对算法的进一步改进，推出了升级版的直接指数化和高级指数化业务，其差异主要体现在美国股票的投资标的选择上。

通过更为细致地股票投资，可以更好地挖掘税收损失收割的机会，进一步提升投资者的收益水平。

这两项改进业务设置有投资门槛，直接指数化业务要求资产规模在10万美元以上，高级指数化业务要求资产规模在50万美元以上。

股票卖出计划是帮客户将手中的股票逐步以无佣金、低税的方式卖出，并分散投资到多种类型的ETF中。

当投资者手中持有大量单支股票（主要是原始股）时，不仅无法获得分散化投资带来的低风险的好处，在卖出时还往往会造成市场冲击而压低卖出价格。

Wealthfront根据用户短期资金需求和长期投资计划，为用户提供一定时间内逐渐卖出一定数量该公司股票的服务，并将卖出股票获得的现金投资于用户的分散化投资组合。

该服务免收费用及佣金。

借款业务即以持有的投资组合作为抵押来提供借款。

公司该项服务有以下特点：

1）服务无费用、不需要信用审核，但要求资产账户上有10万美元以上；2）由于是以持有资产作为抵押，因而借款利率较低，目前利率为3.50%-4.75%；3）借款额不能超过账户子资产的30%。

二、四大优势铸就成功关键

金融危机之后，被动投资理念在美国越来越受到青睐，叠加美国良好的资本市场环境，新兴的智能投顾公司在2012-2013年之后发展态势迅猛，美国传统的大型金融公司也相继加入竞争，行业迎来爆发。

我们认为Wealthfront能在智能投顾行业的浪潮中快速成长，主要依托四大竞争优势：

1）采取被动投资理念，全智能化提供投顾服务，全程无需人工参与；

2）可选投资标的品类丰富，基本涵盖国内外主要的投资品类，能够有效进行风险分散；

3）税后筹划服务是核心竞争力之一，特有服务构筑公司竞争壁垒；

4）低费率、低门槛，精准定位中低净值客户。

1、采取被动投资策略，提供全智能化投顾服务

公司主要采取的是被动投资策略，以赚取β收益为核心。

公司的智能投顾主要以指数型基金或ETF作为投资标的，以获取β收益为主。

其主要原因有两点：

1）由于被动投资的典型特点，通过人工智能技术更容易实现；2）由于市场变得越来越有效，从长期表现来看，主动型投资想要持续战胜市场很难，被动投资由于更优惠的费率而逐渐受到青睐。

被动投资策略更容易通过人工智能技术实现：

β收益是市场对系统性风险的收益补偿，通过复制市场组合的产品即可实现，具有易实现、费用低、标的资产规模大以及偏长期等显著特点。

与之相对应的α收益实现难度较高、标的资产规模偏小且费用较高，是择时选股能力的体现。

被动投资策略通过人工智能算法更容易实现。

主动投资长期战胜市场很难，被动投资是长期获得成功的关键。

主动型投资在短时间内想要战胜市场的可能的，但是由于市场变得越来越有效，长期想获取超额收益变得很难。

此外，交易费用和管理费用影响收益水平，主动型投资的管理费较高，而被动投资费用率相对较低。

综合考虑以上因素，人们逐渐意识到，被动投资是长期获得成功的关键。

S&P（SPIVA）研究了2005、2013-2015、2011-2015、2004-2015三个时间段主动型基金与被动型基金的收益情况，结果表明，主动型基金收益中值都要低于被动型基金。

资金加速从主动型产品流向被动型产品，侧面反映出投资理念的转变：

根据Morningstar的数据，2016年基金中被动投资产品（主要为指数型基金和ETF）的规模占比大约在40%，大概是2005年的两倍；在2008年金融危机之后，尤其是2011年之后，资金加速从主动型基金流向被动型基金。

这表明，当前美国投资者的投资理念已经逐渐转变，人们对于长期被动投资的接受程度越来越高，希望长期获得市场收益，而不取追求短期的超额收益。

提供全智能化的投顾服务，全程无需人工参与。

智能投顾公司可以分为全智能投顾、半智能投顾。

前者是指资产配置建议完全由机器人投顾的人工智能算法给出，人工只做必要的有限干预甚至完全不予干预；后者资产配置计划也由机器人投顾给出，但是还是需要人工参与资产组合的配置。

公司是全智能投顾的代表，投资的各个流程均是通过人工智能等计算机技术来实现，全程线上操作，无需人工参与。

全智能化能够大幅降低投顾服务成本。

在美国，人力成本以及房屋租金较高，传统投顾需要大量的理财顾问，甚至还需要开设线下营业网点，这些都带来了巨大的成本开支，因而唯有通过向用户收取较高的费率才可能收回成本甚至盈利。

而全智能投顾全程无需人工参与，整个服务过程都通过线上完成，公司的成本主要是技术开发以及平台维护运营上的支出，能够极大地节省传统投资理财机构所承担的上述成本。

全智能化是低成本的关键，而低成本是投顾能够采取低费用的关键。

2、投资标的丰富，能有效分散风险

投资品类丰富，能够有效进行风险分散。

公司可选资产类别丰富，目前公司可选的资产包括11类，分为三大类：

股票（主要有美股、发达国家股票、新兴市场股票、股息成长型股票）、债券（美国国债、公司债、市政债券、通胀保值债券）以及实物资产（自然资源、不动产），基本涵盖国内外主要的投资类别。

丰富的投资品类一方面可以充分满足投资者的需求，另一方面能够有效进行风险分散，规避单一市场系统性风险带来的巨额损失。

丰富的投资标的是以美国成熟的金融市场环境作为支撑的。

美国金融市场非常成熟，主要体现在两个方面：

1）金融产品种类丰富，全球化市场，可以进行全球资产配置。

在被动投资理念的催生下，指数基金和ETF的规模快速增长，种类也越来越丰富，而且基本涵盖国内外主要的资产类别，通过对指数基金或者ETF进行资产组合即可达到所想要的风险与收益。

2）收益稳定，道琼斯指数80年来月均收益为0.8%，波动率仅为4.3%。

美国成熟的金融市场为公司智能投顾提供了丰富的可供选择的投资标的。

3、特有的税收筹划服务构筑竞争壁垒

公司特有的直接指数化和高级指数化避税服务能进一步提升收益水平：

Wealthfront除了提供一般的税收损失收割服务，还提供更独特的直接指数化（DirectIndexing）和高级指数化（advancedindexing）税收筹划服务，这两项升级版的税收损失收割业务是其它智能投顾公司无法提供的。

公司通过对2000-2016年之间的数据进行研究表明，公司的税收损失收割、直接指数化、高级指数化每年能够分别提高客户1.55%左右、2%左右和3%左右的税后收益。

特有服务构筑公司竞争壁垒。

由于美国特殊的资产市场环境和制度，通过计算机算法来进行税收筹划能够合理进行避税，提高投资者的收益水平，这一点是传统的被动投资不可替代的地方。

如果不考虑税收筹划带来的收益，投资者可以直接购买ETF或者指数基金来进行复制组合，无需通过公司的平台来进行购买，税收筹划服务是公司的核心竞争优势之一。

公司通过不断地对算法进行改进，最大程度地挖掘税收损失收割机会来提升税收筹划的收益水平，通过提供技术水平更高的税收筹划服务“直接指数化”和“高级指数化”构筑公司的竞争壁垒。

特有的税收筹划服务反映出公司的“技术优势+强大管理团队”：

独特的税收筹划服务一方面凸显了公司在智能投顾领域领先的技术优势；另一方面也反映出公司背后强大的管理和投资团队。

公司目前的管理团队有12名成员，基本上都是来自于全球顶级的金融机构或互联网公司，比如Vanguard、BenchmarkCapital、Apple、eBay、Facebook、Twitter、EMC、Microsoft等；投资团队现有12名成员，无论是投资顾问还是量化研究人员，基本上都拥有世界一流高校的博士学历，投资经验丰富，在商界、学界、政界均有较丰富的资源。

此外，公司还聘用了多位高端的财务顾问。

4、低费率、低门槛，客户定位精准

公司早期客户定位于科技公司员工。

Wealthfront诞生于硅谷，早期客户主要是定位于科技型中产，公司的股票卖出计划就是为科技客户量身定制的业务。

原因主要有两方面：

一是科技公司的员工对于互联网理财有较深的理解，对其的接受程度也更高；二是Facebook等著名的科技型公司员工的口碑传播力较强，如果能够获得这些客户的认可，有利于公司进行品牌的传播。

精准的客户定位是公司早期获得成功的关键。

采取低费率，低门槛的策略，定位中低净值客户群体。

1）费率低：

收费既低于传统理财机构的费用，也低于类似的智能投顾平台。

与同类型的Betterment相比，Wealthfront为1.5万美元以下客户提供免费费率，公司为中低净值客户提供更优惠的费率。

与传统金融公司先锋（Vanguard）等提供的智能投顾服务相比，公司的费率优势更为显著。

2）门槛低：

公司投资门槛为500美元，而先锋等传统金融公司投顾业务投资门槛都相对较高。

公司采取低费率、低门槛的策略与公司客户定位一致，公司以中低净值用户作为核心客户群体，通过低费率、低门槛的策略来扩大客户基数，然后通过技术上的优势来获得客户的黏性。

中低净值客群基数大，投顾需求强：

在财富管理行业，传统的银行信托等金融机构的财富管理业务占领了高净值的客户，而中低净值的群体无法承受传统投顾服务的高额成本。

而根据Accenture的数据，美国25万美元以下金融资产的家庭占比约为85%，这表明传统投顾模式下，只有极少数人可以获得投顾服务。

公司将客户定位于中低净值人群，一方面可以规避与传统金融机构的竞争；另一方面，长尾用户单价值虽然不高，但总需求庞大。

这也是公司在13年以后能迅速做大的重要原因。

三、智能投顾的两大技术要素：

人工智能+大数据

剖析Wealthfront中的“技术元素”：

梳理一下Wealthfront业务流程各个环节中用到的技术，可以看出，“智能”之处主要体现在利用机器算法代替人工完成了大量计算工作并实现自动买卖及跟踪调仓操作。

具体体现在：

1）基于可选的资产类别，通过一定算法来筛选出投资标的；2）根据客户以在线填写问卷等形式提交的信息，自动识别其风险承受等级；3）根据客户的风险偏好自动给出资产配置方案，并自动进行交易；4）根据环境变化对资产组合进行动态调整，自动进行调仓，保证投资组合最优；5）通过一定算法来实现税收筹划服务以及股票卖出服务等。

技术核心可归结为“AI+大数据”两大要素，云计算提供算力支持：

从我们上图中对Wealthfront业务流程各环节涉及的技术梳理，可以总结出两大关键要素：

AI+大数据。

大数据方面主要涉及了金融交易大数据和用户行为大数据，而AI方面主要涉及了机器学习、语义分析、和知识图谱分析。

马科维茨的现代投资组合理论（MPT）已诞生半个多世纪，但并未得到全面的实际应用，计算工作量偏大以及实际调仓过程中可操作性较低是主要原因之一。

而人工智能、云计算、大数据等新兴技术日趋成熟则能有效解决这一问题。

理想的智能投顾是借助越来越发达的云计算能力、越来越丰富的金融数据，将投资组合理论的原理自动应用起来，低成本、大批量地向普通投资者。

智能投顾的核心技术涵盖了云计算这一基础设施以及包括金融、用户行为等大数据的支撑，在此之上构建基于人工智能的资产配置、数据处理、交易优化等一系列算法，并确保面向海量用户同时提供服务的能力，从而打造出高效优质的智能投顾产品。

1、大数据

任何智能的发展，都需要一个学习的过程，海量的数据是训练成为某个领域“智能”的前提。

智能投顾所涉及的大数据主要包括客户行为大数据与金融大数据两大类，二者均是智能投顾得以运转的“血液”。

一方面，资产配置决策都是建立在用户行为数据的基础之上，以实现个性化、精准化匹配用户风险偏好的目的；另一方面，投资组合的构建以及再平衡的过程都是对金融大数据等市场信息处理和解析的结果，数据质量将直接决定策略的优劣。

除了上述之外，经济数据、社会数据、上市公司等数据也是智能决策时所必须的。

大数据是智能投顾业务开展的基础，是开展智能投顾所必需的核心技术之一。

2、人工智能

在获取相应的数据和信息后，智能投顾将借助人工智能技术对这些数据进行系统化的筛选、处理与解析，最终得出资产配置和再平衡的决策。

就智能投顾领域人工智能技术而言，目前主要分为三大类：

1）机器学习：

通常是在对财务、交易数据建模后，利用回归分析等传统机器学习算法预测交易策略，代表公司有Alpaca、AIDYIA、CASTILLIUM等；2）智能语义分析：

在数理回归模型基础上，引入新闻、公告、社交媒体中的文本信息，并运用自然语义处理技术将其解析为结构化数据，作为建立投资决策重要参考信息源，代表公司有KENSHO、CommEq等；3）知识图谱分析：

本质上属于语义图谱网络，加入相关专家设计的规则，将投资标的相关因子的逻辑关系以知识图谱的形式表现出来，从而能进行更深入推演处理，代表公司有garlik以及国内公司文因互联等。

四、谁将是中国的Wealthfront：

从中美对比看中国智能投顾的发展

1、中美对比：

投资习惯和资本市场环境尚面临挑战

我国在投资习惯和资本市场环境方面依旧面临挑战：

国内的投资习惯和资本市场环境与美国相比均存在很大差异，成为智能投顾发展的主要挑战，主要体现在以下几个方面：

1）从投资者角度来看：

居民理财观念匮乏，资本市场投资者缺乏长期被动投资理念；2）从投资标的上看：

国内适宜智能投顾的投资标的偏少，且海外配置受限制；3）从监管的角度来看：

投顾业务和资管业务分开经营和监管；4）从基础数据角度来看：

金融数据不开源，智能投顾缺乏数据支撑。

（1）从投资者角度来看：

我国居民理财观念相对匮乏，资本市场投资者缺乏长期被动投资理念

国内居民投资需求长期被抑制，导致我国居民资产配置长期形成了“重储蓄、轻投资、轻配置”的特点，资产配置以房地产投资和储蓄为主，储蓄率长期处于全球最高水平之一，房地产等非金融类资产占比也一度高达60%以上，居民理财观念相对匮乏。

资本市场上的投资者以散户居多，喜欢短线操作，投机者居多，对短期收益较为敏感，缺乏分散投资意识，更缺乏长期被动投资的理念。

（2）从投资标的上看：

国内适宜智能投顾的投资标的偏少，且海外配置受限制

通过前面对Wealthfront的分析可以看到，其智能投顾标的主要是ETF（最大特点就是成本低），而我国金融体系尚不完善，ETF的数量及规模远不及美国，而且缺乏对冲工具，难以有效分散风险，因而很多国内智能投顾平台推荐的都是主题基金（收费较高）。

此外，尽管目前部分平台提供QDII的配置，但其面临的共同问题在于我国国家外管局规定居民每5万美元的换汇额度，同时也对QDII实施限额，在新额度未放出的情况下，伴随着各平台规模的扩大，其海外资产配置业务迎来天花板。

（3）从监管的角度来看：

投顾业务和资管业务分开经营和监管

与海外市场普遍允许投资顾问和资产管理业务混合经营不同，我国现行监管政策规定二者分属不同监管条